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数据分析技术在中药谱效关系中的应用研究进展

2019-01-07

中国医药指南 2019年20期
关键词:药效质谱指纹

王 屾 常 乐

(1 盘锦检验检测中心,辽宁 盘锦 124010;2 辽宁省锦州市药品检验检测中心,辽宁 锦州 121000)

我国中药学专著最早可以追溯到汉代的《神农百草经》,而唐代由朝廷颁布的《新修本草》则被公认为是世界上最早的药典,唐代孙思邈集唐代以前中药诊治经验之大成,编著《备急千金要方》和《千金翼方》。明代李时珍编著《本草纲目》,进一步总结完善了16世纪前的中药诊治经验,为后世中药学的发展奠定了重要基础。我国地大物博,自然资源丰富,目前建立的中药图谱中收录了600多味中药材,囊括各种药材的来源、清晰图片、饮片和价格。本文就数据分析技术在中药谱效关系中的应用发展进行研究。

1 中药谱效关系分析

中医学认为,中药整体药效并非是某个化学成分对人体产生作用,而是众多药材、饮片或是方剂中药物配合所含物质群整体的作用结果。中药指纹图谱旨在表征中药的各种物质成分,鉴别中药质量,以此评价药效,这种相互关系即中药谱效关系。

1.1 高效液相色谱法:色谱是对中药先物质分离再进行成分分析的方法,高效液相色谱法(HPLC)具有高灵敏度、高选择性的特点,并且应用更高效;不受样品挥发和稳定性的干扰,对大多数中药成分分析都适用;作为一个封闭系统,色谱对药物成分重现性更好;且HPLC可以联合不同类型的检测器,实现不同理化性质的中药材成分分析[1]。该方法在中药谱效关系研究中应用广泛。

1.2 气相色谱法:气相色谱法(GC)主要用于研究易挥发性药物成分,对其分离效率高,灵敏度较高,即使样品少也可应用。但有研究表明,GC难以应用于热不稳定物质和分子量较大成分,在谱效关系研究中应用有所限制。

1.3 色谱-质谱联用法:将药材指纹图谱与中药药效关联是谱效关系研究的关键所在。色谱-质谱联用技术包括高小叶-质谱联用(HPLCMS)和气相色谱-质谱联用(GC-MS)两种方式,将色谱仪与质谱结合构成完整的分析仪器,再通过计算机技术对物质进行分析,质谱可作为色谱检测器[2]。这一技术相对成熟且成功,可获得丰富的中药成分定性定量检测信息,主要应用于鉴定指纹图谱色谱峰相应物质成分。

2 数据分析技术的应用

中药指纹图谱和对应药效的联系需要通过一系列数据分析处理技术得以实现。现代仪器分析技术的发展更新迅猛,获取的指纹图谱数据也逐渐趋于多维多息。大量的数据处理、分析、管理则需借助特别的数据、统计、信息学方法。

2.1 相关分析:将中药指纹图谱中每个色谱峰和每个药效指标分别看做一个相关变量,相关分析则是研究两个变量之间关系密切程度的统计方法。对指纹图谱的色谱峰和药效指标间进行关系密切程度分析时则可采用相关分析处理数据,做出统计学推断。密切程度可用相关系数的大小来评价,其中皮尔逊相关系数应用较广,可反映两个变量的密切程度和变化方向。一些统计学软件如SPSS,还可通过计算给出对应概率,用以判断变量间相关程度是否明显。

2.2 聚类分析:聚类分析又被称作群分析,是研究分类问题的多元统计方法之一。聚类分析将数据集中,使样本聚集成簇加以分类,样本相似则为同一类别,样本差异较大则归为不同类别。聚类还可以反映同类样本存在的共性特征,以及不同类样本间的差异性特征。系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类法都是较为传统的聚类分析方法[3]。SAS、SPSS等数据分析软件也将聚类分析加入到工具包中,在谱效关系的研究中最常用的聚类分析方法主要为系统聚类法。

2.3 回归分析:数据回归分析处理的是变量之间关系,可用于预报和控制数据的内在规律,建立在观测数据变量间的某种依赖关系之上。回归分析也是在研究中药谱效关系,探索指纹图谱和药效内在联系的最常用的方法。由于指纹图谱中往往出现很多个特征峰,因此可将指纹图谱和药效之间的关系看做一个多元性回归分析问题,研究两个及以上自变量(色谱峰)对因变量(药效指标)的数量变化关系,包括普通多元回归分析(OMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)[4]。

普通多元回归分析选择自变量的计算方法有强迫引入法、强迫剔除法、后向逐步法、前向逐步法和逐步回归法等,逐步回归法较为常用。对引入模型色谱峰的选择可使回归模型的建立更简单合理,避免了色谱峰相互重叠增加计算量,减少了参数估计和预测对数据分析的不利影响。偏最小二乘回归则对线性相关或数据较小的自变量应用更多,保证了模型的精准性、可靠性。在一个算法下,偏最小二乘回归可同时实现回归建模、简化结构、分析两组变量相关性,对数据信息达到利用最大限度。

3 小 结

中药谱效关系是建立在指纹图谱之上的研究,目前已经取得一定成绩。中药按照加工工艺不同可分为中成药和中药材,中药是具有多组分且复杂的体系,鉴于目前指纹图谱的建立并不完善,因此对于中药所含物质成分信息的揭示仍有所欠缺,局限了中药谱效关系的研究工作[5]。在数据处理方面,中药谱效关系的阐释过于依赖数据分析方法,并且现阶段数据分析方法尚未得到统一规范,方法之间存在优缺点差异,还需通过多种方法组合分析研究谱效关系,有待进一步探讨。随着数据分析技术的不断更新和完善,中药谱效关系的研究也将更加深入进行,优化中药体系,严格控制中药质量,推动中药学研究。

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